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PGC2018-101574-B-I00

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ESTIMACION DEL TAMAÑO MUESTRAL EN DIFERENTES MODELOS DE CRECIMIENTO DE CURVAS CU...

ESTIMACION DEL TAMAÑO MUESTRAL EN DIFERENTES MODELOS DE CRECIMIENTO DE CURVAS CUANDO SE PREVE DISTINTOS PATRONES DE PERDIDA DE DATOS LOS ESTUDIOS LONGITUDINALES SON LOS MAS ABUNDANTES EN LAS INVESTIGACIONES AMPARADAS EN LAS CIENCIAS SOCIALES, CIENCIAS DE LA SALUD Y CIENCIAS DE LA EDUCACION, UNAS VECES SE PRETENDE REALIZAR INFERENCIAS POBLACIONALES COMPARANDO TA... see more

01/01/2018

UNIOVI

41K€

Project Budget: 41K€

Project leader

Universidad de Oviedo No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

total researchers 792

PARTICIPATION DEPralty Sin fecha límite de participación.

Financing granted El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIN notifico la concesión del proyecto The day 2018-01-01 We do not have the information of the call

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Universidad de Oviedo No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

total researchers 792

Project Budget 41K€

participation deadline Sin fecha límite de participación.

Project description LOS ESTUDIOS LONGITUDINALES SON LOS MAS ABUNDANTES EN LAS INVESTIGACIONES AMPARADAS EN LAS CIENCIAS SOCIALES, CIENCIAS DE LA SALUD Y CIENCIAS DE LA EDUCACION, UNAS VECES SE PRETENDE REALIZAR INFERENCIAS POBLACIONALES COMPARANDO TASAS DE CRECIMIENTO PROMEDIO, OTRAS VECES INTERESA EXAMINAR EL COMPORTAMIENTO PARTICULAR DE LAS REPUESTAS DE CADA SUJETO Y EVALUAR LAS DIFERENCIAS EXISTENTES ENTRE ELLOS, SIENDO LO MAS INTERESANTE EN AMBOS CASOS EVALUAR LA INTERACCION DEL TRATAMIENTO CON EL TIEMPO, LOS MODELOS MULTINIVEL SE HAN CONVERTIDO EN LA MEJOR SOLUCION PARA ANALIZAR LOS DATOS DE ESTOS DISEÑOS POR DOS RAZONES, PRIMERA, SON LOS UNICOS QUE PERMITEN ANALIZAR LA VARIABILIDAD INDIVIDUAL Y DESCRIBIR LA CURVA DE CRECIMIENTO PARA CADA SUJETO, DOS, PORQUE PUEDEN HACER FRENTE A TODOS LOS ASPECTOS VULNERABLES QUE CONLLEVA EL REGISTRO CONTINUADO DE UNA CONDUCTA, PRINCIPALMENTE, LA AUTOCORRELACION ENTRE LAS OBSERVACIONES Y LA PERDIDA DE DATOS, SIN EMBARGO, TAMBIEN TIENEN PUNTOS DEBILES, UNO DE ELLOS ES QUE REALIZAN LAS ESTIMACIONES MEDIANTE METODOS DE MAXIMA VEROSIMILITUD QUE SE BASAN EN UNA DISTRIBUCION ASINTOTICA, Y POR LO TANTO, NECESITAN UN TAMAÑO DE MUESTRA IMPORTANTE, ASI LAS COSAS, UNA GRAN CANTIDAD DE INVESTIGACION A DIA DE HOY ESTA CENTRADA EN OPTIMIZAR EL CALCULO DEL TAMAÑO DE MUESTRA PARA PROBAR LA HIPOTESIS DE LA INTERACCION EN UN DISEÑO DE CURVAS DE CRECIMIENTO, MUCHOS INVESTIGADORES DESCRIBEN COMO HACERLO, Y EXISTEN PAQUETES ESTADISTICOS QUE HACEN FACIL SU CALCULO, SIN EMBARGO, ESTOS PROCEDIMIENTOS SOLO ESTIMAN EL TAMAÑO DE MUESTRA DE MODO ADECUADO CUANDO SE CONOCEN TODOS LOS PARAMETROS DEL MODELO, CUANDO NO SE CONOCEN ESTOS VALORES TENEMOS UN PROBLEMA, Y AUNQUE HAY SOLUCIONES ALTERNATIVAS PARA LIBRARLO, COMO LIMITAR EL CALCULO SOLO A UN RANGO DE VALORES, O HACIENDO SUPOSICIONES ARRIESGADAS ACERCA DE ALGUNO DE LOS PARAMETROS, CORREMOS EL RIESGO DE SOBREESTIMAR O INFRAESTIMAR EL TAMAÑO DE MUESTRA CON CONSECUENCIAS FATALES,USAMI (2014) PROPUSO UN PROCEDIMIENTO PARA ESTIMAR EL VALOR DE LOS PARAMETROS CUANDO SON DESCONOCIDOS MEDIANTE INDICES FACILES DE ESTABLECER A PRIORI, Y DE ESTE MODO PODER ESTIMAR EL TAMAÑO DE MUESTRA, DEMOSTRO QUE EL PROCEDIMIENTO ERA EFICAZ, PERO SU UTILIDAD ESTABA LIMITADA PARA CONDICIONES DE HOMOGENEIDAD DE VARIANZAS Y DATOS COMPLETOS,VALLEJO ET AL,, (2016) Y VALLEJO ET AL,, (2018) DESARROLLAN EL PROCEDIMIENTO PROPUESTO POR USAMI (2014) Y EXTIENDEN LA FORMULACION PARA CALCULAR EL TAMAÑO OPTIMO DE MUESTRA EN DOS SITUACIONES TAN ADVERSAS COMO HABITUALES EN LA INVESTIGACION APLICADA, HETEROGENEIDAD DE VARIANZAS Y LA PERDIDA DE DATOS, ESTE PROYECTO SE PROPONE ESTUDIAR MEDIANTE SIMULACION MONTE CARLO LA EFICACIA DEL PROCEDIMIENTO DESARROLLADO POR VALLEJO EL AL,, (2016 Y 2018) PARA CALCULAR EL TAMAÑO DE MUESTRA OPTIMO EN UN DISEÑO JERARQUICO DE CURVAS DE CRECIMIENTO LINEAL DE DOS NIVELES EN DIFERENTES CONDICIONES DE HETEROGENEIDAD, Y CUANDO SE PREVE DESGASTE DE MUESTRA DEBIDO A PATRONES DE PERDIDA ALEATORIOS Y COMPLETAMENTE ALEATORIOS (MAR Y MCAR) MONOTONOS Y ARBITRARIOS,TAMBIEN SE PROPONE DESARROLLAR Y ESTUDIAR LA FORMULACION QUE PERMITA EL CALCULO DEL TAMAÑO DE MUESTRA OPTIMO EN UN DISEÑO JERARQUICO DE CURVAS DE CRECIMIENTO CUADRATICO DE DOS NIVELES,TAMBIEN SE PROPONE DESARROLLAR LA FORMULACION PARA MODELOS DE CURVAS DE CRECIMIENTO LINEAL JERARQUICO CON COVARIABLES EN LOS NIVELES 1 Y 2,A FECHA DE HOY ESTO NO HA SIDO INVESTIGADO, Y SU DESARROLLO ES DE UNA ENORME UTILIDAD PARA LOS INVESTIGADORES APLICADOS, MODELOS DE CURVAS DE CRECIMIENTO\POTENCIA DE PRUEBA\ESTIMACIÓN DEL TAMAÑO DE MUESTRA\HETEROGENEDIDAD DE VARIANZAS\MAR Y MCAR.\PÉRDIDA MONÓTONA E INTERMITENTE.

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